Proyecto final

IBM SkillsBuild Europa - AnƔlisis de datos

Requisitos¶

  • Conocimientos de Python, Power BI o Tableau.
  • ComprensiĆ³n de la limpieza de datos.
  • ComprensiĆ³n de la visualizaciĆ³n de datos.

Nivel de ejercicio: Intermedio¶

Duración: aproximadamente 3 horas¶

Análisis de datos de Airbnb:¶

Objetivo:¶

En este ejercicio, practicarƔs el anƔlisis de datos sobre un conjunto de datos abiertos procedentes de Airbnb. Algunas de las tareas incluyen:

  • limpieza de datos,
  • transformaciĆ³n de datos y
  • visualizaciĆ³n de datos.

Resumen sobre los datos de Airbnb:¶

Los criterios principales de la gente cuando visita lugares nuevos son contar con alojamiento y comida a precios razonables. Airbnb (Air-Bed-Breakfast) es un mercado en lĆ­nea creado para satisfacer esta necesidad, pues permite a la gente alquilar sus casas durante plazos cortos. Estos servicios se ofrecen a un precio relativamente inferior al de los hoteles y en diversas ubicaciones geogrĆ”ficas. AdemĆ”s, personas de todo el mundo prefieren el servicio hogareƱo y econĆ³mico.

Fuente de los datos¶

Puedes obtener el dataset para realizar este proyecto en el siguiente enlace: https://www.kaggle.com/datasets/arianazmoudeh/airbnbopendata

Este dataset contiene informaciĆ³n sobre los alojamientos, tal como el barrio, el tipo de habitaciĆ³n, el precio, la disponibilidad, las opiniones, los gastos de servicio, la polĆ­tica de cancelaciĆ³n y las normas de uso de la casa.

Ā”Te deseamos lo mejor en tu anĆ”lisis de los datos de Airbnb!

Tarea 1: Carga de datos (Python)¶

  1. Lee el fichero csv y cƔrgarlo en un dataframe de pandas.
  2. Visualiza las cinco primeras filas de tu dataframe.
  3. Visualize los tipos de datos de las columnas.
In [24]:
## Carga herramientas
# Sistemas
import sys
import os

# ManipulaciĆ³n
import pandas as pd

# MatemƔticas
import numpy as np
import statsmodels

# VisualizaciĆ³n
import plotly.express as px

## Opciones
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
In [25]:
## Lee el fichero csv.
print(os.getcwd())
df_airbnb = pd.read_csv(os.path.normpath(os.path.join(os.getcwd(), 'Airbnb_Open_Data.csv')), header=0, sep=',', low_memory=False)

C:\Users\btoma\Downloads
In [26]:
## Muestra las primeras 5 filas.
print('\n\nNombres columnas:\n', df_airbnb.columns)
print('\n\nEstructura DataFrame:\n',df_airbnb.shape)
print('\n\nCinco primeras filas:\n', df_airbnb.head())


Nombres columnas:
 Index(['id', 'NAME', 'host id', 'host_identity_verified', 'host name',
       'neighbourhood group', 'neighbourhood', 'lat', 'long', 'country',
       'country code', 'instant_bookable', 'cancellation_policy', 'room type',
       'Construction year', 'price', 'service fee', 'minimum nights',
       'number of reviews', 'last review', 'reviews per month',
       'review rate number', 'calculated host listings count',
       'availability 365', 'house_rules', 'license'],
      dtype='object')


Estructura DataFrame:
 (102599, 26)


Cinco primeras filas:
         id                                              NAME      host id  \
0  1001254                Clean & quiet apt home by the park  80014485718   
1  1002102                             Skylit Midtown Castle  52335172823   
2  1002403               THE VILLAGE OF HARLEM....NEW YORK !  78829239556   
3  1002755                                               NaN  85098326012   
4  1003689  Entire Apt: Spacious Studio/Loft by central park  92037596077   

  host_identity_verified host name neighbourhood group neighbourhood  \
0            unconfirmed  Madaline            Brooklyn    Kensington   
1               verified     Jenna           Manhattan       Midtown   
2                    NaN     Elise           Manhattan        Harlem   
3            unconfirmed     Garry            Brooklyn  Clinton Hill   
4               verified    Lyndon           Manhattan   East Harlem   

        lat      long        country country code instant_bookable  \
0  40.64749 -73.97237  United States           US            False   
1  40.75362 -73.98377  United States           US            False   
2  40.80902 -73.94190  United States           US             True   
3  40.68514 -73.95976  United States           US             True   
4  40.79851 -73.94399  United States           US            False   

  cancellation_policy        room type  Construction year  price service fee  \
0              strict     Private room             2020.0  $966        $193    
1            moderate  Entire home/apt             2007.0  $142         $28    
2            flexible     Private room             2005.0  $620        $124    
3            moderate  Entire home/apt             2005.0  $368         $74    
4            moderate  Entire home/apt             2009.0  $204         $41    

   minimum nights  number of reviews last review  reviews per month  \
0            10.0                9.0  10/19/2021               0.21   
1            30.0               45.0   5/21/2022               0.38   
2             3.0                0.0         NaN                NaN   
3            30.0              270.0    7/5/2019               4.64   
4            10.0                9.0  11/19/2018               0.10   

   review rate number  calculated host listings count  availability 365  \
0                 4.0                             6.0             286.0   
1                 4.0                             2.0             228.0   
2                 5.0                             1.0             352.0   
3                 4.0                             1.0             322.0   
4                 3.0                             1.0             289.0   

                                         house_rules license  
0  Clean up and treat the home the way you'd like...     NaN  
1  Pet friendly but please confirm with me if the...     NaN  
2  I encourage you to use my kitchen, cooking and...     NaN  
3                                                NaN     NaN  
4  Please no smoking in the house, porch or on th...     NaN
In [27]:
## Muestra los tipos de datos.
print('\n\nTipo de dato por columna:\n', df_airbnb.dtypes)


Tipo de dato por columna:
 id                                  int64
NAME                               object
host id                             int64
host_identity_verified             object
host name                          object
neighbourhood group                object
neighbourhood                      object
lat                               float64
long                              float64
country                            object
country code                       object
instant_bookable                   object
cancellation_policy                object
room type                          object
Construction year                 float64
price                              object
service fee                        object
minimum nights                    float64
number of reviews                 float64
last review                        object
reviews per month                 float64
review rate number                float64
calculated host listings count    float64
availability 365                  float64
house_rules                        object
license                            object
dtype: object

Tarea 2a: Limpieza de datos (cualquier herramienta)¶

  1. Elimina las columnas no deseadas del dataframe, entre ellas se incluyen host id, id, country y country code.
  2. Indica la razĆ³n por la cual se han eliminado estas columnas para tu anĆ”lisis de datos.

Si utilizas Python para este ejercicio, incluye el cĆ³digo que hayas utilizado en las celdas siguientes. Si utilizas cualquier otra herramienta, incluye capturas de pantalla tomadas antes y despuĆ©s de eliminar las columnas.

In [28]:
## Elimina columnas no deseadas.
print("\n\nColumnas 'no deseadas':\n", df_airbnb[['host id', 'id', 'country', 'country code']].head())
df_airbnb = df_airbnb.drop(columns=['host id', 'id', 'country', 'country code']) # elimina
print("\n\nNombre columnas post-eliminaciĆ³n columnas 'no deseadas':\n", df_airbnb.columns)

### Las columnas host id, id, country, country code han sido elimandas porque no aportan
### informaciĆ³n cuantitativa acerca de los alquileres


Columnas 'no deseadas':
        host id       id        country country code
0  80014485718  1001254  United States           US
1  52335172823  1002102  United States           US
2  78829239556  1002403  United States           US
3  85098326012  1002755  United States           US
4  92037596077  1003689  United States           US


Nombre columnas post-eliminaciĆ³n columnas 'no deseadas':
 Index(['NAME', 'host_identity_verified', 'host name', 'neighbourhood group',
       'neighbourhood', 'lat', 'long', 'instant_bookable',
       'cancellation_policy', 'room type', 'Construction year', 'price',
       'service fee', 'minimum nights', 'number of reviews', 'last review',
       'reviews per month', 'review rate number',
       'calculated host listings count', 'availability 365', 'house_rules',
       'license'],
      dtype='object')

Tarea 2b: Limpieza de datos (Python)¶

  • Compueba si hay valores nulos y muestra el recuento en orden ascendente. Si faltan valores, imputa los valores como consideres.
  • Comprueba si hay valores duplicados y elimĆ­nalos.
  • Muestra el nĆŗmero total de registros antes y despuĆ©s de eliminar los duplicados.
In [29]:
## Comprueba si hay valores nulos y muestra el recuento en orden ascendente.
print('\n\nN total de NaN:\n', df_airbnb.isna().value_counts().sum()) # total valores nulos
print('\n\nN total de NaN por columna. Orden descendente:\n', df_airbnb.isna().sum().sort_values(ascending=False)) # total de valores nulos por columna de mayor a menor

# Elimina columnas no Ćŗtiles. Demasiados valores nulos
df_airbnb = df_airbnb.drop(columns=['license', 'house_rules', 'last review', 'reviews per month'])
print('\n\nN total de NaN por columna. Orden descendente:\n', df_airbnb.isna().sum().sort_values(ascending=False)) # comprueba de nuevo

# Elimina NaN del resto de columnas Ćŗtiles. No son demasiado numerosos con relaciĆ³n al tamaƱo total del dataset
df_airbnb = df_airbnb.dropna()

print('\n\nSin valores nulos:\n', df_airbnb.isna().sum().sort_values(ascending=False)) # comprueba de nuevo


N total de NaN:
 102599


N total de NaN por columna. Orden descendente:
 license                           102597
house_rules                        52131
last review                        15893
reviews per month                  15879
availability 365                     448
minimum nights                       409
host name                            406
review rate number                   326
calculated host listings count       319
host_identity_verified               289
service fee                          273
NAME                                 250
price                                247
Construction year                    214
number of reviews                    183
instant_bookable                     105
cancellation_policy                   76
neighbourhood group                   29
neighbourhood                         16
long                                   8
lat                                    8
room type                              0
dtype: int64


N total de NaN por columna. Orden descendente:
 availability 365                  448
minimum nights                    409
host name                         406
review rate number                326
calculated host listings count    319
host_identity_verified            289
service fee                       273
NAME                              250
price                             247
Construction year                 214
number of reviews                 183
instant_bookable                  105
cancellation_policy                76
neighbourhood group                29
neighbourhood                      16
long                                8
lat                                 8
room type                           0
dtype: int64


Sin valores nulos:
 NAME                              0
host_identity_verified            0
calculated host listings count    0
review rate number                0
number of reviews                 0
minimum nights                    0
service fee                       0
price                             0
Construction year                 0
room type                         0
cancellation_policy               0
instant_bookable                  0
long                              0
lat                               0
neighbourhood                     0
neighbourhood group               0
host name                         0
availability 365                  0
dtype: int64
In [30]:
## Comprueba si hay valores duplicados y elimĆ­nalos.
print('\n\nN total duplicados:\n', df_airbnb.duplicated().sum())
df_airbnb_clean = df_airbnb.drop_duplicates() # Crea nuevo DataFrame. LĆ­mpio de duplicados y de valores nulos


N total duplicados:
 3565
In [31]:
## Muestra el nĆŗmero total de registros antes y despuĆ©s de eliminar los duplicados.
print('\n\nN total duplicados pre-limpieza:\n', df_airbnb.duplicated().sum())
print('\n\nN total duplicados post-limpieza:\n', df_airbnb_clean.duplicated().sum())


N total duplicados pre-limpieza:
 3565


N total duplicados post-limpieza:
 0

Tarea 3: Transformación de datos (cualquier herramienta)¶

  • Cambia el nombre de la columna availability 365 a days_booked.
  • Convierte todos los nombres de columna a minĆŗsculas y sustituye los espacios en los nombres de columna por un guiĆ³n bajo "_".
  • Elimina el signo de dĆ³lares y la coma de las columnas price y service_fee. Si es necesario, convierte estas dos columnas al tipo de datos adecuado.

Si utilizas Python para este ejercicio, incluye el cĆ³digo que hayas utilizado en las celdas siguientes. Si utilizas cualquier otra herramienta, incluye capturas de pantalla de tu trabajo.

In [32]:
## Cambia el nombre de la columna.
df_airbnb_clean = df_airbnb_clean.rename(columns={'availability 365': 'days_booked'})
In [33]:
## Convierte todos los nombres de columna a minĆŗsculas y sustituye los espacios por un guiĆ³n bajo "_".
df_airbnb_clean.columns = (df_airbnb_clean.columns.str.lower()) # cambia todos los nombres de las columnas a minĆŗscula
df_airbnb_clean.columns = [i.replace(' ', '_') for i in df_airbnb_clean.columns] # reemplaza toda substring ' ' por '_', dentro de los nombres de las columnas
print(df_airbnb_clean.columns)

Index(['name', 'host_identity_verified', 'host_name', 'neighbourhood_group',
       'neighbourhood', 'lat', 'long', 'instant_bookable',
       'cancellation_policy', 'room_type', 'construction_year', 'price',
       'service_fee', 'minimum_nights', 'number_of_reviews',
       'review_rate_number', 'calculated_host_listings_count', 'days_booked'],
      dtype='object')
In [34]:
## Elimina el signo de dĆ³lares y la coma de las columnas. Si es necesario, convierte estas dos columnas al tipo de datos adecuado.
print(df_airbnb_clean[['price', 'service_fee']].head())

df_airbnb_clean['price'] = pd.to_numeric(df_airbnb_clean['price'].str.replace('$', ''), downcast='integer', errors='coerce')
df_airbnb_clean['service_fee'] = pd.to_numeric(df_airbnb_clean['service_fee'].str.replace('$', ''), downcast='integer', errors='coerce')

print(df_airbnb_clean[['price', 'service_fee']].head())
print(df_airbnb_clean[['price', 'service_fee']].dtypes)

     price service_fee
0    $966        $193 
1    $142         $28 
4    $204         $41 
5    $577        $115 
7  $1,060        $212 
   price  service_fee
0  966.0          193
1  142.0           28
4  204.0           41
5  577.0          115
7    NaN          212
price          float64
service_fee      int16
dtype: object

Tarea 4: Análisis exploratorio de datos (cualquier herramienta)¶

  • Enumera los tipos de habitaciones disponibles en el dataset.
  • ĀæQuĆ© tipo de habitaciĆ³n tiene la polĆ­tica de cancelaciĆ³n mĆ”s estricta?
  • Enumera el precio medio por barrio y seƱala cuĆ”l es el conjunto de barrios mĆ”s caro para alquilar.

Si utilizas Python para este ejercicio, incluye el cĆ³digo que hayas utilizado en las celdas siguientes. Si utilizas cualquier otra herramienta, incluye capturas de pantalla de tu trabajo.

In [35]:
## Enumera los tipos de habitaciones disponibles en Airbnb.
print(df_airbnb_clean['room_type'].nunique()) # nĆŗmero de categorĆ­as
print(df_airbnb_clean['room_type'].unique()) # categorĆ­as

4
['Private room' 'Entire home/apt' 'Shared room' 'Hotel room']
In [36]:
## ĀæQuĆ© tipo de habitaciĆ³n se adhiere a una polĆ­tica de cancelaciĆ³n mĆ”s estricta?
print(df_airbnb_clean.groupby('room_type')['cancellation_policy'].first()) # 'Private room'

room_type
Entire home/apt    moderate
Hotel room         flexible
Private room         strict
Shared room        flexible
Name: cancellation_policy, dtype: object
In [37]:
## Enumera los precios por barrio y menciona tambiƩn cuƔl es el grupo de barrios con alquileres mƔs caros.
print(df_airbnb_clean['neighbourhood_group'].unique()) # errata en los valores Ćŗnicos dentro de 'neighbourhood_group' ('brookln')

# Corrige errata
df_airbnb_clean['neighbourhood_group'] = df_airbnb_clean['neighbourhood_group'].replace('brookln', 'Brooklyn')
print(df_airbnb_clean['neighbourhood_group'].unique()) # correciĆ³n ok

print('\n\nAlquileres medios por grupo de barrios:\n', df_airbnb_clean.groupby('neighbourhood_group')['price'].mean().sort_values(ascending=False)) # en promedio 'Bronx' es el grupo de barrios con alquileres mƔs caros
print('\n\nAlquileres medios por barrio:\n', df_airbnb_clean.groupby('neighbourhood')['price'].mean().sort_values(ascending=False).head(10)) # barrios por precio promedio

['Brooklyn' 'Manhattan' 'brookln' 'Queens' 'Bronx' 'Staten Island']
['Brooklyn' 'Manhattan' 'Queens' 'Bronx' 'Staten Island']


Alquileres medios por grupo de barrios:
 neighbourhood_group
Bronx            534.633810
Staten Island    533.962315
Brooklyn         525.089970
Queens           523.866024
Manhattan        523.692022
Name: price, dtype: float64


Alquileres medios por barrio:
 neighbourhood
Shore Acres          762.117647
Arden Heights        710.285714
Gerritsen Beach      694.333333
Little Neck          691.666667
Huguenot             691.111111
Eltingville          690.333333
Dongan Hills         663.454545
Graniteville         658.333333
Olinville            648.100000
Kew Gardens Hills    638.542373
Name: price, dtype: float64

Tarea 5a: Visualización de datos (Cualquier herramienta)¶

  • Enumerar los distintos tipos de habitaciones disponibles en Airnb
  • QuĆ© tipo de habitaciĆ³n se adhiere a una polĆ­tica de cancelaciĆ³n mĆ”s estricta.
  • Enumere los precios por grupo de barrios y mencione tambiĆ©n cuĆ”l es el grupo de barrios mĆ”s caro para los alquileres.
  • Enumere los 10 barrios mĆ”s caros por orden creciente de precio con la ayuda de un grĆ”fico de barras horizontales. ĀæCuĆ”l es el barrio mĆ”s barato?
  • Enumere los barrios que ofrecen alquileres a corto plazo de menos de 10 dĆ­as. Ilustrar con un grĆ”fico de barras
  • Enumere los precios con respecto al tipo de habitaciĆ³n utilizando un grĆ”fico de barras y exponga tambiĆ©n sus inferencias.
  • Cree un grĆ”fico circular que muestre la distribuciĆ³n de los dĆ­as reservados para cada grupo de barrios.

Si utiliza Python para este ejercicio, por favor incluya el cĆ³digo en las celdas de abajo. Si utiliza cualquier otra herramienta, por favor incluya pantallazos de su trabajo.

In [38]:
## Bar plot horizontal. Top 10 barrios mƔs caros. Orden ascendente
# Selecciona top 10 barrios mƔs caros en precio promedio
df_top10_expensive_neighbourhoods = df_airbnb_clean.groupby('neighbourhood')['price'].mean().sort_values(ascending=False).head(10)

# Re-ordena por de menor a mayor 
df_top10_expensive_neighbourhoods = df_top10_expensive_neighbourhoods.sort_values(ascending=True)

# Crea bar plot
fig_top10_expensive_neighbourhoods = px.bar(data_frame = df_top10_expensive_neighbourhoods,
                                           orientation = 'h')

# Actualiza 'traces'
fig_top10_expensive_neighbourhoods.update_traces(name='Precios ($)')

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
fig_top10_expensive_neighbourhoods.update_xaxes(title_text='Precios promedio')
fig_top10_expensive_neighbourhoods.update_yaxes(title_text='Barrio')

# Actualiza estilo figura para visualizaciĆ³n mĆ”s agradable
fig_top10_expensive_neighbourhoods.update_layout(title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. TOP 10 BARRIOS MƁS CAROS<b>',
                                                 plot_bgcolor='white', # fondo blanco
                                                 legend_title_text='Legenda', # cambia tƭtulo de la leyenda a espaƱol
                                                 xaxis=dict(showgrid=True, # muestra lĆ­neas verticales
                                                             gridcolor='lightgrey', # color gris claro
                                                             gridwidth=1)) # grosor lĆ­nea
# Muestra bar plot
fig_top10_expensive_neighbourhoods.show()
In [39]:
## Bar plot vertical. Barrios con mayor nĆŗmero de alquileres de corta duraciĆ³n (menos de 10 dĆ­as)
# Filtra barrios con estancias de 10 noches o menos. Total de observaciones por barrio. Ordenados de mayor a menor
df_shortstay_neighbourhoods = df_airbnb_clean[df_airbnb_clean['minimum_nights'] <= 10] \
                                    .groupby('neighbourhood')['minimum_nights'] \
                                    .size() \
                                    .sort_values(ascending=False) # el mĆ©todo .size() contabiliza el nĆŗmero total de observaciones dentro de cada grupo

# Crea bar plot
plot_shortstay_neighbourhoods = px.bar(data_frame = df_shortstay_neighbourhoods,
                                           orientation = 'v')

# Actualiza 'traces'
plot_shortstay_neighbourhoods.update_traces(name='Estancias cortas (menos de 10 noches)')

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
plot_shortstay_neighbourhoods.update_xaxes(title_text='Barrio')
plot_shortstay_neighbourhoods.update_yaxes(title_text='Total estancias corta duraciĆ³n')

# Actualiza estilo figura para visualizaciĆ³n mĆ”s agradable
plot_shortstay_neighbourhoods.update_layout(title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. BARRIOS CON MƁS ESTANCIAS DE CORTA DURACIƓN<b>',
                                                 plot_bgcolor='white', # fondo blanco
                                                 legend_title_text='Legenda', # cambia tƭtulo de la leyenda a espaƱol
                                                 yaxis=dict(showgrid=True, # muestra lĆ­neas horizontales
                                                             gridcolor='lightgrey', # color gris claro
                                                             gridwidth=1)) # grosor lĆ­nea
# Muestra bar plot
plot_shortstay_neighbourhoods.show()
In [40]:
## Bar plot. Precios del alquiler por tipo de habitaciĆ³n. Indica inferencias con anĆ”lisis formal
# Agrupa tipo de habitaciĆ³n por precio. Ordenados de mayor a menor
df_neighbourhoods_room_type = df_airbnb_clean.groupby('room_type')['price'].mean().sort_values(ascending=False)

# Crea bar plot
plot_neighbourhoods_room_type = px.bar(data_frame = df_neighbourhoods_room_type,
                                           orientation = 'v')

# Actualiza 'traces'
plot_neighbourhoods_room_type.update_traces(name='Precios ($)')

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
plot_neighbourhoods_room_type.update_xaxes(title_text='Tipo de habitaciĆ³n')
plot_neighbourhoods_room_type.update_yaxes(title_text='Precio promedio')

# Actualiza estilo figura para visualizaciĆ³n mĆ”s agradable
plot_neighbourhoods_room_type.update_layout(title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. PRECIOS PROMEDIO POR TIPO DE HABITACIƓN<b>',
                                                 plot_bgcolor='white', # fondo blanco
                                                 legend_title_text='Legenda', # cambia tƭtulo de la leyenda a espaƱol
                                                 yaxis=dict(showgrid=True, # muestra lĆ­neas horizontales
                                                             gridcolor='lightgrey', # color gris claro
                                                             gridwidth=1)) # grosor lĆ­nea
# Muestra bar plot
plot_neighbourhoods_room_type.show()
In [41]:
## Pie chart. DistribuciĆ³n de dĆ­as reservados por grupo de barrios
df_bookings_neighbourhood_group = df_airbnb_clean.groupby('neighbourhood_group')['days_booked'].sum().sort_values(ascending=False)

# Crea pie chart
fig_pie_bookings_ngroup = px.pie(df_bookings_neighbourhood_group.reset_index(),
                                 values='days_booked',
                                 names='neighbourhood_group',
                                 title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. DISTRIBUCIƓN DEL VOLUMEN DE DƍAS RESERVADOS SEGƚN BARRIO<b>')

# Muestra pie chart
fig_pie_bookings_ngroup.show()

Tarea 5b: Visualización de datos (Cualquier herramienta)¶

  • ĀæEl precio del servicio y el precio de la habitaciĆ³n tienen un impacto mutuo? Ilustre esta relaciĆ³n con un grĆ”fico de dispersiĆ³n e indique sus inferencias
  • Utilizando un grĆ”fico lineal muestre en quĆ© aƱo tuvo lugar la mĆ”xima construcciĆ³n de habitaciones.

Si utiliza Python para este ejercicio, incluya el cĆ³digo en las celdas siguientes. Si utiliza cualquier otra herramienta, incluya capturas de pantalla de su trabajo.

In [42]:
# Scatter plot. Precio servicio vs precio habitaciĆ³n
# Selecciona sĆ³lo columnas 'service_fee' y 'price'. Asegura que no haya NaN
df_servicefee_price = df_airbnb_clean[['service_fee', 'price']].dropna()

fig_scatter_service_fee_price = px.scatter(df_servicefee_price,
                                           x='service_fee',
                                           y='price',
                                           trendline='ols', # dibuja 'ols' ('Ordinary Least Squares'). LĆ­nea de regresiĆ³n calculada en base al mĆ©todo 'Least Squares' Ć³ 'MĆ­nimos cuadrados'  
                                           trendline_color_override = 'red', # color 'ols'
                                           title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. RELACIƓN TARIFA SERVICIO VS PRECIO<b>') 

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
fig_scatter_service_fee_price.update_xaxes(title_text='Tarifa servicio')
fig_scatter_service_fee_price.update_yaxes(title_text='Precio')

# Actualiza estilo figura
fig_scatter_service_fee_price.update_layout(plot_bgcolor='white', # fondo blanco
                                            yaxis=dict(showgrid=True, # muestra lĆ­neas horizontales
                                                       gridcolor='lightgrey', # color gris claro
                                                       gridwidth=1)) # grosor lĆ­nea

# Muestra scatter plot
fig_scatter_service_fee_price.show()

# Concusiones
print("A nivel visual, parece haber una clara relaciĆ³n directa entre 'precio' y 'tarifa de servicio'")
print("\n\nDe hecho, el coeficiente de correlaciĆ³n entre ambas variables es de 0.99:'\n", (df_airbnb_clean[['service_fee', 'price']].dropna()).corr(method='pearson'))

A nivel visual, parece haber una clara relaciĆ³n directa entre 'precio' y 'tarifa de servicio'


De hecho, el coeficiente de correlaciĆ³n entre ambas variables es de 0.99:'
              service_fee     price
service_fee     1.000000  0.999987
price           0.999987  1.000000
In [43]:
# Line plot. ConstrucciĆ³n de habitaciones a lo largo del tiempo
df_rooms_built_per_year = df_airbnb_clean.groupby('construction_year').size()

# Crea line plot
fig_line_plot = px.line(df_rooms_built_per_year, title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. HABITACIONES CONSTRUIDAS POR AƑO<b>')

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
fig_line_plot.update_xaxes(title_text='AƱo construcciĆ³n')
fig_line_plot.update_yaxes(title_text='NĆŗmero habitaciones')

# Esconde leyenda
fig_line_plot.update_layout(showlegend=False,
                            plot_bgcolor='white',
                            yaxis=dict(showgrid=True, # muestra lĆ­neas horizontales
                                       gridcolor='lightgrey', # color gris claro
                                       gridwidth=1)) # grosor lĆ­nea

# Muestra line plot
fig_line_plot.show()

print('2014 fue el aƱo con mayor nĆŗmero de habitaciones construidas con 4901')

2014 fue el aƱo con mayor nĆŗmero de habitaciones construidas con 4901

Tarea 5c: Visualización de datos (Cualquier herramienta)¶

  • Con la ayuda de grĆ”ficos de caja ilustra lo siguiente
    • Efecto del nĆŗmero de tasa de revisiĆ³n en el precio
    • Efecto de la identidad del host verificada en el precio

Si utiliza Python para este ejercicio, por favor incluya el cĆ³digo en las celdas de abajo. Si utiliza cualquier otra herramienta, por favor incluya capturas de pantalla de su trabajo.

In [44]:
## Box plot. Impacto del nĆŗmero de tasa de revisiĆ³n en el precio
# Crea box plot
box_review_rate = px.box(df_airbnb_clean,
                         x='review_rate_number',
                         y='price',
                         color='review_rate_number',
                         title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. BOX PLOTS IMPACTO DEL NƚMERO MEDIO DE RESEƑAS EN EL PRECIO<b>')

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
box_review_rate.update_xaxes(title_text='NĆŗmero de tasa de reseƱas')
box_review_rate.update_yaxes(title_text='Precio')

# Muestra box plot
box_review_rate.show()

# ConclusiĆ³n
print('A nivel visual, no parece haber gran diferencia en el precio de las habitaciones, segĆŗn la tasa de reviews de los clientes')

A nivel visual, no parece haber gran diferencia en el precio de las habitaciones, segĆŗn la tasa de reviews de los clientes
In [45]:
## Box plot. Impacto de id host verificada en el precio
# Crea box plot
box_review_rate = px.box(df_airbnb_clean,
                        x='host_identity_verified',
                        y='price',
                        color='host_identity_verified',
                        title='<b>ALQUILERES AIRBNB NUEVA YORK. BOX PLOTS IMPACTO DE LA CONFIRMACIƓN DE IDENTIDAD DEL PROPIETARIO EN EL PRECIO<b>')

# Actualiza tĆ­tulos eje 'x' y eje 'y'
box_review_rate.update_xaxes(title_text='Identidad del host: no confirmada / confirmada')
box_review_rate.update_yaxes(title_text='Precio')

# Muestra box plot
box_review_rate.show()

# ConclusiĆ³n
print('A nivel visual, no parece haber una diferencia significativa, entre los precios de aquellas habitaciones que aportan confirmaciĆ³n de la identidad del propietario y los precios de aquellas habitaciones que no aportan confirmaciĆ³n de identidad del propietario')

A nivel visual, no parece haber una diferencia significativa, entre los precios de aquellas habitaciones que aportan confirmaciĆ³n de la identidad del propietario y los precios de aquellas habitaciones que no aportan confirmaciĆ³n de identidad del propietario
In [ ]: